Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Нейронна мережа для пошуку функцій перетворення, що пов'язують змінні лінійних і нелінійних моделей в ГТУ(Одеська національна академія зв'язку імені О. С. Попова, 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Леонов, Сергій Юрійович; Главчев, Дмитро МаксимовичГеометрична теорія управління (ГТУ) – один з перспективних методів при пошуку оптимальних управлінь технологічними процесами, так як вона дозволяє відмовитися від синтезу законів управління для нелінійних об'єктів і шляхом еквівалентних перетворень за допомогою зворотного зв'язку в просторі "вхід-стан" отримувати лінійні системи, для яких добре розроблені методи теорії управління. Після синтезу регуляторів або законів управління для лінійних систем здійснюється перехід в простір початкової нелінійної системи. Широкому застосуванню ГТУ заважають дві причини, перша з яких – трудомісткі аналітичні перетворення, пов'язані з обчисленням похідних Лі, визначенням інволютивними розподілів, обчисленням функцій перетворення, що зв'язують змінні лінійних і нелінійних моделей. Друга – помітні обмеження на праві частини звичайних диференціальних рівнянь, що описують об'єкт управління – праві частини рівнянь, як правило, не повинні містити більше одного-двох одночленів. Це пов'язано з тим, що для визначення функцій перетворення необхідно вирішувати систему рівнянь в приватних похідних при обмеженнях у вигляді диференціальних неравенств. Розв'язання цієї системи не викликає особливих труднощів при виконанні зазначених обмежень, але дуже ускладнюється при їх недотриманні. У зв'язку з цим необхідні нові конструктивні підходи для розв'язання вказаної системи рівнянь в приватних похідних.Документ Розробка багатонаправленої асоціативної пам'яті на основі дискретних нейронних мереж адаптивної резонансної теорії(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба, 2016) Заковоротний, Олександр ЮрійовичРозроблено нову багатонаправлену нейронну мережу адаптивної резонансної теорії, яка реалізує принципи асоціативної пам'яті з можливістю відновлення по вхідній інформації множини асоціативних один одному і вхідними даними зображень. Нова нейронна мережа має властивості донавчання, стабільного і компактного зберігання запам’ятованої раніше інформації, що дозволяє цю мережу використовувати для розробки спеціалізованих баз знань, які використовують асоціативну інформацію.Документ Розробка бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом на основі асоціативної пам’яті(Український державний університет залізничного транспорту, 2016) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Носков, Валентин Іванович; Блиндюк, Василь СтепановичРозроблена архітектура та алгоритми функціонування нової нейронної мережі на основі дискретної двонаправленої асоціативної пам'яті, що може використовуватися в якості бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом. Нова нейромережева база знань здатна відновлювати по вхідному вектору, що подається на будь-який з її вхідних шарів нейронів, множину з N зображень, які асоціативні до вхідної інформації.